Deep learning 과 machine learning 의 다른점은 어떻게 되는지?
안녕하세요? AI 에 관한 이야기를 할때 꼭 빠질수 없는 부분이 Deep learning 와 machine learning 부분인데요 이 둘 간의 다른점은 어떻게 되는지 알고 싶습니다.
머신러닝은 알고리즘을 통해 데이터로부터 자동으로 배우고 예측하는 기술을 총칭합니다. 반면, 딥러닝은 인공 신경망이라는 복잡한 구조를 사용하여 데이터에서 더욱 깊은 수준의 패턴을 학습하고 예측하는 기술입니다
안녕하세요. 전기기사 취득 후 현업에서 일하고 있는 4년차 전기 엔지니어 입니다.
Deep learning은 machine learning의 한 부분입니다. machine learning은 데이터를 통해 학습하여 예측이나 결정을 내리는 방법입니다. 주로 규칙 기반 알고리즘이나 통계적 모델링을 사용합니다. 반면 Deep learning은 인공신경망을 활용하여 대량의 데이터를 처리하고 복잡한 패턴을 학습합니다. 이를 통해 이미지나 음성 인식 등에서 높은 정확도를 보여 줍니다. 따라서 Deep learning은 더 많은 계산 능력과 데이터를 필요로 합니다.
안녕하세요. 전기전자 분야 전문가입니다.
딥러닝과 머신러닝의 차이는 이들이 사용하는 데이터 처리 방식과 구조에 있습니다. 머신러닝은 이미 제공된 데이터에서 패턴을 학습해 예측 모델을 만드는 일반적인 방법입니다. 반면, 딥러닝은 인공 신경망을 사용해 스스로 특징을 추출하고 학습하는 머신러닝의 하위 분야입니다. 딥러닝은 복잡한 데이터와 대용량 데이터셋에서도 잘 동작하지만, 더 많은 계산 자원과 시간이 필요합니다. 따라서 두 개념은 유사하지만, 딥러닝이 더 자동화된 방식을 취한다는 점에서 차이를 둡니다.
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안녕하세요.
기계학습 즉 머신러닝은 알고리즘을 사용하여 데이터를 구문 분석하고 해당 데이터에서 학습하며, 학습한 내용에 따라 정보에 근거한 결정을 내린다는게 핵심인데요.
이와 반대로 딥 러닝은 알고리즘을 계층으로 구성하여 자체적으로 배우고 지능적인 결정을 내릴 수 있는 인공 신경망을 만들어 학습한다는게 다르죠.
감사합니다.
머신러닝 포괄적 개념으로 데이터로부터 학습하기 위한 다양한 알고리즘과 기술을 포괄하지만, 그 중에서도 딥러닝은 특히 심층 신경망을 사용하여 데이터의 계층적 표현을 학습하는 것을 의미합니다. 딥 러닝은 여러 계층(심층 아키텍처)이 있는 인공 신경망을 사용하여 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 기계 학습의 하위 집합입니다. 딥 러닝 알고리즘은 여러 계층의 비선형 변환을 구성하여 데이터의 계층적 표현을 자동으로 학습합니다.
딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등의 분야에서 많이 쓰입니다.
안녕하세요
김철승 인공지능 전문가예요~
인공지능 기술의 발달 과정을 살펴보면
머신러닝이라는 기술이 먼저 나왔고요.
그 다음에 엔드류응 교수님을 비롯하여 캐나다의 학자들 중심으로
딥러닝이라는 신경망을 학습시키는 기술이 발달하였어요~
머신러닝이라는 기술은 데이터의 특징을 사람이 먼저 파악해서 알고리즘을 컴퓨터 코딩으로 만든다음에
입력되는 데이터들을 알고리즘 규칙에 따라서 연산해 주는 기술이예요
예를 들자면, 붕어빵을 찍어내는 형틀을 만든다고 할때, 사람이 미리 붕어 모양의 금속틀을 만들어놓지요.
그 다음에 밀가루 반죽을 넣어서 구우면 붕어빵이 완성되는것과 같은 이치예요.
딥러닝은 이와 달리 사람들이 어마 어마하게 많은 데이터를 신경망에 넣어주면
신경망 내부적으로 데이터의 유사도를 전부 분석을 해요.
어마어마하게 많은 양으로 분석을 한 모델을 생성하고 나면
그 다음에는 어떤 데이터를 모델에 입력하면, 예전에 학습했던 신경망 중에서 유사한 데이터 패스를
선정해서, 이 데이터는 무엇인지를 판단하게 되어요~
chatgpt 처럼 사람들이 질문을 하면 chatgpt의 모델 안에 기존에 학습해준 정답을 찾아서
문자로 대답해주는 방식이예요~
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